Geri Dön

Science, technology and innovation-related text data analysis with deep neural networks

Derin sinir ağları ile bilim, teknoloji ve inovasyon ile ilgili metin analizi

  1. Tez No: 753578
  2. Yazar: NECİP GÖZÜAÇIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR, DOÇ. DR. SERCAN ÖZCAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Bu tez, bilim, teknoloji ve inovasyon ile ilgili metin verilerinin analizi için derin sinir ağı mimarilerinin kullanılmasıyla ilgilidir. İnternet çağında, yayınlanan bilimsel yayınların miktarı hızla artmaya devam ediyor. Bu, bilginin ilerlemesinde araştırmanın öneminin ve inovasyon yoluyla uygulanmasının farkındalığından kaynaklanmaktadır. Bu noktada, geçmiş verilerin analiz edilmesi, geleceğe yönelik bilim, teknoloji ve inovasyon alanında iş birliklerinin öngörülmesi açısından önemlidir. Bu tezde iki temel hedef vardır. İlk hedef, sosyal medya madenciliğinde derin öğrenme tekniklerinin etkinliğini incelemek amacıyla, çok görevli derin sinir ağlarını kullanarak yenilikçi bir teknoloji ürünü için sosyal medyadan fikir madenciliği yapmaktır. İkinci hedef, kelime matrisinin tahminine dayalı olarak seçilen bir teknoloji alanı için uçtan uca bir mimari önermektir. Bu amaçla, yıllar bazında kelime matrisleri çevrimiçi öğrenme şeklinde elde edilmiş ve oluşturulan kelime matrislerinin zamansal özelliklerini modellemek ve buna göre gelecekteki kelime matrisini tahmin etmek için LSTM tabanlı bir derin sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Metodolojik katkıların yanı sıra, bu tez, farklı kullanım senaryoları ve alanları ile ilgili fikir madenciliği ve teknolojik tahmin görevleri için pratik katkılar sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis deals with utilizing deep neural network architectures for text data analysis of science, technology, and innovation topics. The amount of published scientific publications continues to rise fast in the Internet age. That is driven by awareness of the importance of research in the advancement of knowledge and its application through innovation. At this point, analyzing past data is important to provide a path regarding collaboration of science, technology, and innovation for the future. In this thesis, there are two main objectives. The first objective is to perform opinion mining from social media for an innovative technology product using multi-task deep neural networks with the aim of examining the effectiveness of deep learning techniques in social media mining. The second objective is to propose an end-to-end framework for technological forecasting for a selected technology domain based on the estimation of future word embedding matrix. For this purpose, the word embedding matrices throughout the years are obtained in an online learning fashion and an LSTM-based deep neural network architecture is used to model the temporal characteristics of the generated word embedding matrices and predict the future word embedding matrix accordingly. Apart from methodological contributions, this thesis offers practical contributions for the opinion mining and technological forecasting tasks regarding different use-cases and domains.

Benzer Tezler

  1. Türkçe için sahte haber tespit modelinin oluşturulması

    A fake news detection model for Turkish language

    UĞUR MERTOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURKAY GENÇ

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  2. Veri analitiğinin ekonomik etkileri: İnternet yayıncılığında metin tabanlı öneri motoru örneği

    Economic effects of data analytics: Text based recommendation engine example in internet publishing

    AHMET TEZCAN TEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEDİME LERZAN ÖZKALE

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  3. Evidence based technology and innovation policy making: an application for robotic technologies

    Kanıta dayalı teknoloji ve yenilik politikası oluşturma: Robot teknolojileri için bir uygulama

    OĞUZ ÖZBAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilm Dalı

    PROF. DR. EROL TAYMAZ

    PROF. DR. SERHAT BURMAOĞLU

  4. İstanbul-Paşaköy-B.Bakkalköy arası enerji nakil hattı kamulaştırma bilgi sistemi pilot çalışması

    Başlık çevirisi yok

    NURAY BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GONCA COŞKUN

  5. Mobil teknolojilerin üniversite toplumunun günlük yaşam alışkanlıklarına etkisinin mekansal analizi

    Spatial analysis of the effect of mobile technologies on the daily life of academic community

    MUSTAFA YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK